I vantaggi dell’approccio quantitativo e la nuova frontiera Big Data

Foto: Giorgio Fata
Foto: Giorgio Fata

L’obiettivo dell’investimento quantitativo è fornire una fonte di alpha decorrelata tanto dall’andamento dei mercati quanto dall’alpha tradizionale attraverso un processo scientifico, sistematico, ripetibile e consistente nel tempo. Ma quali sono i punti di forza riconosciuti dal mondo della fund selection a questa tipologia di strategie?

“Un primo vantaggio”, afferma Matteo Campi, responsabile dell’Ufficio Investimenti Multimanager e Alternative di  Arca Fondi SGR, “è quello di un approccio sistematico, non emozionale. Inoltre queste strategie hanno una liquidità migliore rispetto a quelle qualitative grazie alla maggiore diversificazione che vanno a ricercare sui titoli in termini numerici. Diversificazione che si applica anche alla modalità di creazione dell’alpha”. “Utilizziamo strategie quantitative soprattutto nel mondo equity” spiega Filippo Stefanini, head of Multimanager Investments & Unit Linked di Eurizon Capital SGR. “Principali aspetti positivi”, prosegue, “sono la diversificazione rispetto alle strategie discrezionali, i costi che sono inferiori, elemento decisamente importante, insieme al potenziale di innovazione che introducono a livello di gestione”. Teodor Naoumov, Responsabile del Team Quantitative di Pramerica SGR, tutto ciò che è beta o smart beta oggi sul mercato è presente a costo basso ed è complesso trovare fonti di rendimento veramente decorrelate da inserire in portafoglio”. “La nostra finalità”, afferma su questo punto Alessandro Beber, membro del Global Equity Research team - Systematic Active Equity business di BlackRock, “è proprio quella di produrre una modalità di generazione dell’alpha al di sopra di quella legata a specifici fattori che rappresenta un sistema molto diffuso e al centro della nostra attività fin dall’inizio della costituzione del team”. “In passato”, prosegue, “le strategie quantitative erano value, size, momentum e la fonte della conoscenza era l’accademia poiché veniva operato uno studio con un grado di scientificità più elevato rispetto a quello degli operatori di mercato. Era così possibile costruire fondi quantitativi che seguivano una regola che però aveva ed ha le caratteristiche della staticità e della passività”.  “Oggi”, prosegue, “l’accademico di riferimento non è più solo quello che proviene dall’ambito economico finanziario ma anche il data scientist, il computer scientist o lo studioso dei linguaggi naturali ed è l’interazione tra queste figure eterogenee che rende possibile costruire modelli di investimento innovativi dall’analisi di dati non strutturati e qualitativi”.

Rivoluzione Big Data e ricerca di nuovi equilibri

““Due sono i grandi trend legati alla computer science che promettono di portare un grande cambiamento nel mondo degli investimenti”, fa notare Filippo Stefanini. “Da un lato la disponibilità di nuove fonti di dati che portano a poter rintracciare nuovi segnali e inoltre la capacità computazionale che rende possibile che siano processati” e sebbene l’head of Multimanager Investments & Unit Linked di Eurizon Capital SGR affermi di guardare con grande attenzione a tutte le evoluzioni, allo stesso tempo sottolinea come sia possibile evidenziare alcuni fattori di criticità legati, principalmente, come conferma anche Matteo Campi, alla “difficoltà nel valutare l’affidabilità dei back test su prodotti tanto complessi tenendo conto inoltre di una loro validità sugli andamenti futuri a prescindere dai risultati ottenuti su periodi passati in sede di ricerca”.  “La decisione di investire o non investire in una strategia basata su Big Data oppure su un’interpretazione dei Big Data in maniera non lineare è collegata alla comprensione dell’affidabilità del back test, quanto ad una presenza di un life track soddisfacente”, si trova d’accordo Teodor Naoumov. “Bisogna porsi inoltre”, aggiunge, “il problema della velocità e della portata dell’evoluzione in atto”. “Quale grado di innovazione”, si chiede il Responsabile del Team Quantitative di Pramerica SGR, “è tale da non distruggere il passato di life track e portare contemporaneamente un effettivo elemento di novità?”